大模型对话token超时是什么意思

每天一个 ai 新词汇，今天要学习的是 token， 咱们把 token 直接当成钟点工的一分钟基础工时，一下就全懂了。你约的钟点工单次最多只能上门干四小时，两百四十分钟，这就是大模型的上下文窗口， 单次能处理的总偷肯上线。你打电话跟阿姨说需求，每句话都会拆成一分钟的公示单元，擦客厅玻璃，洗三件衣服，做两人晚饭是有效公示。今天上班气死了，楼下超市打折全是没用的废话单元。废话占的分钟越多，留给阿姨正经干活的时间就越少。 超了两百四十分钟的上限，阿姨要么干不完，要么糊弄事。而且你说需求的时间，阿姨干活的时间都按分钟收费，废话越多，花的冤枉钱越多。我是小白随便说。感兴趣的小伙伴们可以点赞关注进粉丝群，我会分享更多 ai 知识！

有没有人能教教我？他总是请求超时，我最开始设置的谷歌的精明的那个普通模型，然后他一直超时我，现在我能确定就是我应该是把这个配置好了，但是我不知道是什么问题啊，看看有没有大神能告诉我问题出在哪里。现在我配置模型， 我配置这个 mini max 的， 然后这个是我的密钥。好，我密钥复制进去了，然后现在我选择模型，模型我已经配好了，那二点五的确定 ok 点这个继续 ok， 我 也打开了，搞定了，你看是搞定了吧， 看我代理模型也是 mini max， 二点五的，然后我这个也没欠费啊， 这个也没欠费啊，然后跟他聊天，你好超时，我甚至都觉得是梯子的问题啊，我把梯子关了， 因为我这个是国内的模型吗？我把梯子关掉啊，现在我谷歌是进不来了，一直在转，我把梯子关了，转半天也没出来。嗯，又显示 l m m， 又显示连接超时，他等于是没有调用我这个模型啊， 但是我就不懂我到底是哪一步有问题啊？看一下他的后台，他一直在访问，访问时间都有问题，我的这个码填的也没问题啊，这也没有欠费啊， 这个是订阅的会员啊，然后余额的话我也充了一块钱，晚上订阅的到十月九号。我不懂啊，但问题出在哪里啊？他这个回答半天没有啊， 什么问题呢？各位大佬，看他一直在访问这个，那个模型就调用不过来，有没有人能告诉我这是为什么？但是我感觉这个问题应该很简单，你告诉我一下。

一九五六年，美国人发明了集装箱，在那之前，全球贸易的成本一半是装卸费。集装箱一出现，世界变了，货物被标准化，运输成本暴跌，全球贸易爆炸。今天 ai 时代也出现了一个集装箱，它叫 token。 很多老板听到 token 只当技术名词，但如果你是做生意的，你要看到的是，这是一次电力的重新定价。 什么是 token？ 简单说就是 ai 处理文字的技能班位。你问一句话，写一段代码，生成一份报告，背后都在消耗 token。 重点在于， token 可以 被计量，被计费、被出口。这就像集装箱，把原本难以交易的智能服务装进标准化容器，从此脑力可以像货物一样卖到全球 来。算一笔账，一度电直接出口大概卖零点五元，炼成铝定大概卖一点五元，翻三倍。如果拿去跑大模型推理呢？ 一度电大概能产出五百多万。 tokyo 按国内模型定价算，可以卖到十一元，十一元是直接卖电的二十二倍。如果按 open i 的 价格算，将近四百元， 七百八十五倍。你看到中奖了吗？同样是一度电，换个皮价值差几十倍上百倍。这不是能源生意，这是算力生意，是标准化的脑力出口。更关键的一点，电不能装箱，但 tucker 可以 跨国流动， 不用电网，不用特高压，不用对方国家批准，只要一根网线。印度创业者调用中国 api， 背后是甘肃的风电，青海的光伏在转电没出国，钱出国了，这才是结构性机会。 很多老板问， ai 这么卷，价格都打烂了，还赚什么钱？你要明白一件事，现在的二十二倍，不是天花板，是价格战的结果。美国把价格毛在高位，中国用工程能力把成本打下来。一个负责教育市场，一个负责规模收割，这就是新的全球分工。 真正值得你思考的，不是模型谁更强，而是在这个时代，你是卖店的，还是卖 token 的，是卖原材料还是卖标准化能力。 所有产业都会被 token 重构，教育变成按 token 计费，客服变成按 token 计费，编程变成按 token 子计费，营销、法务、设计、咨询全部变成可计量的智能服务。一旦被计量，就可以规模化， 一旦规模化，就会诞生新的巨头。生意的本质从来没变，谁掌握标准，谁赚溢价，谁只卖原料，谁被压价。 一九五六年，集装箱改变了全球制造业。二零二六年， taco 正在改变全球脑力市场。电力过剩不是问题，算力过剩才是机会。美国把 taco 价格炒上去，中国把 taco 成本打下来，悉数东算的战争才刚刚开始。 如果你是老板，现在真正该问自己的，不是要不要用 ai， 而是你能不能把自己的行业装进 tokyo 里卖。

今天，一个消息悄悄出来，但我觉得它比很多头版头条都重要。国家超算互联网突然宣布，面向所有 openclaw 用户，限时两周，每人免费送一千万 token。 养龙虾的朋友看到这条消息，大概是这个反应，什么？国家队开始支持养龙虾啦？ 这是什么信号？我们先了解一个概念，一千万 token 到底值多少钱？ token 是 大模型思考和说话的最小单位，你说的每一个字， ai 回的每一句话，背后都是 token 在 计费。 一千万 token 是 什么概念？按字来算，大概能和 ai 进行，相当于写几十万字长篇小说的对话量。那这些 token 值多少钱呢？取决于你用哪个模型。你要是用 chat gpt 那 个级别的 gpt 四 o， 市场价大概是每百万 token 三四十块钱人民币。一千万 token 换算下来差不多三四百块。 用国内像 kimi 这种主流模型，均价也有十几块，一百万一千万也得一两百块。就算是目前国内价格最能打的 deep seek， 也要两三块钱。一百万一千万 token 折合二三十元。 也就是说，这次免费送的东西，市场价从几十块到几百块不等，取决于你用什么模型去类比。同日，国家超算互联网还顺手公布了续费价格，零点一元每百万 token， 这个价格是什么水平？比目前国内最便宜的主流模型还便宜一半都不止，比国际主流模型便宜了几十倍。 但我想说的是，这件事的意义根本就不在那几十块钱上。打个比方你就懂了，当年国家要推广新能源汽车怎么干的？直接把补贴砸下去，买车给钱充电免费，高速路不收费。那个时候你说买电动车是因为省了几千块吗？ 不是，是因为国家在告诉你，这条路是对的，跟着走就行了。今天国家超算互联网送 token， 逻辑一模一样。 国家超算互联网是什么？是国家部署的顶级算力基础设施，全国最强的一批超级计算机都在里面，是货真价实的国家队。 这支国家队今天选择了用手里的算力去主动喂养 open claw， 等于是在用行动告诉所有人，智能体这条路，国家看好，国家在背书，国家要推，这对企业和开发者来说，信号意义远大于钱的意义， 你可以放心去用，放心去投。政策的风向已经非常明确了。上一个有同等信号意义的事件，是政府工作报告头一次写进智能体三个字，这一次是国家算力基础设施直接下场书写。那这件事对 a 股有什么具体影响？ 从产业链角度可以拆成三层来看，最直接的那一层是算力基础设施。国家超算互联网背后是一批超级计算机中心，这些中心的算力扩张、设备更新、国产替代，都是看得见的硬需求。 中科曙光作为国家超算中心的核心设备提供商，可以说是最近这条产业链里距离政策最近的一家公司。 浪潮信息是国内服务器龙头，超算互联网的规模扩张，意味着服务器需求持续放量。 韩五 g 和海光信息在 ai 芯片领域深耕多年，超算国产化趋势下，国产 ai 芯片的使用比例只会越来越高。中间这一层是大模型和 ai 平台，国家超算互联网送 token 用的是自家算力去跑大模型， api 掉用量增加，意味着整个模型生态的活跃度提升。 科大讯飞长期深耕政务、教育、医疗的 ai 应用场景，这些恰恰是国家主推智能体落地的重点领域。昆仑万维在 ai 大 模型业务上持续加注 agent 生态的活跃，对它们的调用量也是实质性利好。 最后这一层是下游 ai 应用公司， token 成本大幅降低，等于降低了整个 ai 应用开发的门槛。金山办公的 ai 办公助手、用友网络的 ai 财务系统，这些有大量企业客户的公司，会因为 ai 使用成本下降而加速推广。 当然，冷静看这件事也有一些值得关注的地方。超算互联网的 token 是 限时两周免费，用完了之后能不能真正培养出稳定的付费用户群体是关键的考验。 另外， token 价格战的持续，对大模型公司来说是把双刃剑，用量上去了，但眉笔收入也薄了。所以这件事利好的更多是上游算力硬件，而不是中游的模型公司。但最关键的一句话就是，国家下场了，方向定了，剩下的只是时间问题。

小龙虾说的 token 到底是什么？今天一条视频给你讲清楚。简单来说， token 就是 把大模型的文字切成最小的碎片模型，不看词不看词，只看 token。 就 像计算机，它不能直接识别图片和文字一样，它只能识别零和一。其实这很像人脑，比如说这几个字，你单独看起来是不是有点认不出来，或者需要愣两秒才能反应过来？ 但是这些字如果出现在词语中，也会瞬间能读出来。为什么会这样呢？是因为我们大脑喜欢把有含义的词或短语当成个整体去处理，这样记会更快更省脑力。 比如 ai 会取代人类嘛，拆成单字，按次数算是八个，按 token 算只是五个，这样大模型算起来会更轻松一些。你还可以去这个网站上看，把一句话输进去，它会直接告诉你这段文字被切成了几个 token， 而且不同的模型切法还不同。 同一句话在 deep secret 里面，可能是两个 token 换一个模型可能会变成一到三个。因为每家模型的背后分词器、词表、训练习惯都不一样， token 的 数量也不一样。所以回到开始的问题， token 就是 大模型世界里的一块块积木。模型呢，就是靠计算这些 token 之间的关系来理解和生成文字。这也是为什么大模型公司几乎都按 token 收费，因为 token 的 数量越大，背后的计算量就也越大。

前两天，我在抖音分享了两款大模型的核心原理，很多朋友点赞收藏。今天，我们把镜头对准大模型背后最真实、最硬核的成本密码。 token 消耗的真相。当你和大模型对话，让他写文案、做总结、 写代码时，你看不见的算力洪流正在奔涌。而计量这一切的最小单位就是 token， 它不是虚拟货币，不是积分，而是大模型理解与深层语言的原子级单元，是帅力、显存、电力的统一计量标尺。从技术本质看， token 是 文本被模型分词后的最小片段。一个汉字、一个标点、一个英文字词 都可能是一个 token。 中文语境里，一个汉字约等于一个 token， 英文中约四个字母或零点七五个单词对应一个 token， 空格标点换行， 五一例外，全部计入消耗。每一次交互都在消耗双重 token 输入。 prompt 的 token 加输出， completion 的 token 输入是你提出的问题。上传的文本历史对话，上下文输出是模型逐字逐句深层的回答，这不是简单相加，而是算力的真实对价。输入决定理解深度 输出主导计算强度。为什么输出 token 更贵？因为大模型生成文本是自回归推理，每生成一个 token， 都要基于全部上下文做一次完整计算。上下文越长，计算量呈平方级增长， 险存、债用、电力消耗、 gpu 折旧都随 token 数量同步攀升。 token 就是 大模型世界的算力通货。你必须知道三个关键真相。第一，上下文窗口就是记忆边界，八 k 三二 k 一 二八 k。 token 决定模型能记住多少，处理多长文本，超出上限，内容被截断，逻辑必然断裂。第二，多轮对话会累积消耗。每一次追问都要把历史对话重新带入计算，聊的越久， 投肯消耗越快，成本限性上升。第三，计费按真实消耗结算。国内模型多以签投肯为单位计价， 国际主流模型输入输出分离定价，输出单价往往是输入的数倍。一次长文深沉，一次深度分析，背后都是精确到 token 的 资源消耗。很多人以为 ai 是 免费的，是无限的， 其实每一次思考，每一行文字都在消耗真实的工业级算力。 token 的 背后是数据中心的灯光，是芯片的运算，是电力的流转，是技术谱汇背后 沉甸甸的工程成本。理解 top， 你 就看懂了大模型的效率、边界、成本逻辑与能力上线，它让我们更理性地使用 ai， 精简指令，清理上下文，聚焦核心需求，既提升效果，也降低消耗。 ai 的 智能 藏在模型的架构里，而 ai 的 真实代价藏在每一个 token 的 流动中。敬畏技术，理性使用，让每一次交互都物有所值。本地部署 vs 云端 token 讲到这里，很多人会问，本地部署大模型是不是就没有 token 消耗了？答案是， token 依然存在，但计费逻辑彻底消失。本地模型同样会计算 token， 占用上下文窗口， 它的理解逻辑生成机制和云端模型完全一致，区别只在于云端按次付费。本地一次性投入 云端大模型用的是别人的显卡，别人的贷款，别人的电费。所以用 token 计价，本地大模型用的是你自己的硬件，自己的电力，自己的存储空间，所以没有优次计费，没有额度限制，没有隐私泄露风险， 你可以无限生成无限对话，无限处理长文本，不用担心 token 超标，不用担心对话被记录，更不用担心突然涨价， 服务下架，但代价也很真实。本地模型的性能上线，由你的显卡决定，显存不够，模型跑不起来，算力不足，生成速度就慢。一句话总结，原端，模型买的是服务，按 token 付费。本地模型买的是自由，靠硬件支撑，没有绝对的好坏，只有场景的选择。我是小白，持续用专业与温度 拆解大模型的底层逻辑。关注我，下期我们讲如何高效优化 token， 让你的 ai 使用更省钱、更强大。

这几年，我们每天都在跟一个看不见的东西打交道，你问他问题，他能写文案，写代码翻译，还能陪你聊天。我们叫他 gpt， 或者更宽泛一点叫大语言模型。 但大多数人对他的理解还停留在一句话，他很聪明，很像人，会不会有一天统治世界这一集，我们不聊意识玄学，我们只做一件事，把他的工程细节摊开，从你敲下第一个字，到屏幕上弹出回答，服务器里到底发生了什么？ 对我们人类来说，语言是被粉碎后的数字， 当你输入一句话，他看到的是一串小单元，叫 token。 token 有 时候是一个字，有时候是一个词的一部分，甚至是一个标点，一个空格。 gpt 背后常用的一种切法叫 bpe， 它从海量文本中统计高频出现的字母组合，合并成更大的单元。 这里有一个关键的成本事实，早期模型的分词器对英文效率较低，导致中文 token 数量激增。 就比如这句话， artificial intelligence is rewriting the world。 如果用 gpt 二系列那种英文为主的分词器，英文这一句可能只要八至十个 token， 而中文往往要多出百分之五十甚至更多。 这不仅让中文用户成本更高，还变相挤占了模型的上下文窗口。好在这一情况正在改变。随着 gpt 四采用更高效的词表以及 tiktok 等高性能工具的出现，中文编码效率大幅提升。 现代模型通过扩充词表，极大地缩小了这种差距，让中文在 ai 时代变得更加经济实用。 gpt 运行时的核心任务只有一件，根据已知的前文计算下一个 tock 出现的概率分布，并从中抽出一个结果。你可以把它想象成 gpt， 再玩一个超大规模的玩行填空游戏。 具体来说，模型会根据已有的上文计算出词表中每一个后选托肯出现的概率，最终输出的是一个概率分布。然后模型从这个分布中选出一个托肯作为结果。 一个贴切的类比是， gpt 就 像一个读过全人类海量文本的超级复读机，当你给他看前半句时，他并不是在思考真理，而是在进行统计，推演人类在这种语境下最常往后写什么。 他完全基于概率和模式，通过预测下一个词，最终拼凑出看起来极具逻辑的回答。 g p p。 最大的能力之一是在很长的一段话里，保持对谁是谁前面说过什么的记忆。在工程上，这靠的是自注意力。 想象一个高校会议，每个 tucker 都是参会者，当轮到某个 tucker， 比如他这个词发言时，为了弄清楚自己到底指代谁，他会启动三个步骤。第一步，拿着搜索卡去提问。他带着自己的需求向所有人发问，谁可能和我有关。 第二步，匹配大家的缩影标签。会议室里其他 tucker 都举着自己的标签，他会迅速进行匹配度打分。匹配度高，比如前面的小王，就会被多听一点，分配极大的注意力。权重匹配度低，比如桌子直接被忽略掉。 第三步，提取内容价值。他按照权重把大家的信息进行加权平均。最终他得到了一个融合了小王特征的综合表示， 这就是自注意力的本质。每个 token 在 理解自己时，都会回头审视前面出现过的每一个 token， 只不过关注的程度各有不同。一个 transformer 模型就是把这种看一圈算权重综合信息的操作堆叠了几十层。 模型是怎么吐出一整篇长文章的？答案是自回归生成。这意味着模型无法瞬间完成整段话，而是严格遵守时间顺序，一格一格的往前蹦字。 它无法瞬间完成整段话，必须严格遵守时间顺序。预测第一个词，把词接到原句后变成新前文，预测下一个词， 循环往复直到撞上结束符。在这个过程中，有一个决定悲哀性格的细节，我们如何从概率分布里抽出那个词？这就涉及到了几个关键参数的调配。 temperature， 温度越高，分布越均匀。低概率词被选中的机会增加，温度越低，分布越尖锐。模型更倾向于高概率词。 greedy， 永远选概率最高的那个 token， 输出会很稳，但也很无聊。 topk， 从得分最高的前 k 个后选词里随机挑一个 topp， 它只在累积概率达到 p 的 那些核心词汇里筛选。 高 temperature 加较大的 top 会让生成结果更多样，有创造性，但同时也更容易跑偏，甚至胡说。现在你已经大概明白了 gpt 的 内部世界。你看到的每一行流畅回答，本质上都是在昂贵的硅片上以每秒数以千万亿次的浮点运算堆出来的。 我们随便拎两块现在最有代表性的芯片， a 一 百和 h 二百。 更大的显存意味着同一块卡上能放下更大的模型，能处理更长的输入上下文更高的贷宽，意味着矩阵乘法里的数据搬运更快，同样，一轮前向传播和反向传播所需时间更短。 然而，一块 gpu 是 三百到七百瓦级别的耗电，一整个大模型训练集群往往要用到数千块。这样的卡连跑几周，这背后是非常具体的一张电费账单。 逻辑通了，芯片到位了，万事俱备，就差开机。下一章，我们将拆解大模型的诞生之路。

open 可乐的烧投屏速度可能多数人养不起，我的 open 可乐安装完成之后呢，我给他了几个简单的小任务，比如说浏览网页，然后解托发送给我，简单的几轮对话就花掉了几美元，而且我用的还是性价比非常高的 mini max m 二点五模型。 我一位朋友，他用的是公司免费的 app 无限投屏吗？那每天的账单都在大几百美元，这个数字还是非常具体的。 那 open 壳为什么这么烧 token 呢？我想核心有两点原因，第一是屏不理解 open 壳，它本身无法理解屏幕上的像素，那么当你做一些具体的指令，比如说去发小红书，它只能去对小红书网页进行截图，然后发送给大模型和问询大模型这个发布的按钮在哪里？ 大拇指识别之后呢，会返回对应的坐标，然后 open color 再执行对应的点击操作，所以这个过程是极其高频，而且极其消耗透杆的。那第二点原因，我们知道 open color 有 非常完整的上下文系统，它能够记住你说的每一句话，记住自己做过的每件事， 那么这是一个优势，也是一个劣势。那么在他进行新的对话的过程中，他会把尽可能把完整的上下文都塞给大模型，那这就导致了大模型的 input token 数量是非常恐怖的。我去 open core open router 的 后台看我每一轮对话的一个记录，发现基本上每一轮的 input token 都在几万甚至十几万的这么一个量级，这基本相当于一本书的大小了啊，所以这个消耗的透光的速度也是非常快的。

中国大模型 token 调用量首次超越美国，完成历史性逆袭，这份成绩单的含金量远超想象。先搞懂一个概念， token 是 什么？简单说， token 是 大模型处理信息的最小单位，你跟 ai 聊一句话，让他写一段文案、编一行代码，背后都是在消耗 token。 打一个通俗的比方，把 ai 大 模型看作是一台轰鸣的智能发动机，那 token 就是 它疯狂燃烧着的数字石油。 一个正常干活的中型 ai 团队，月 top 成本二万至十万美元非常普遍。业务量大、做自研、多场景 to be 服务的轻松冲到十万至三十万美元每月。而它数值的大小，直接反映一个 ai 大 模型的真实使用强度、商业渗透力与全球影响力。 过去，这个指标被美国垄断， g p t 系列、 cloud gemini 长期霸榜，但二零二六年二月，局面被彻底改写。全球前十模型总 token 消耗量突破二十八点七万亿，其中中国国产模型贡献十四点六九万亿，占比百分之五十一点二，首次实现全面反超。而在全球调用量前五的模型中，中国独占三席， minimax、 m 二点五跃至暗面， k ii five、 deepsea v three two 分 别霸占第一、第二、第四位。最讽刺的一幕发生在硅谷。数据显示，全球最大的 ai 模型 api 聚合平台 open router， 近百分之四十七点一七的用户来自美国。 这意味着什么呢？意味着中国 token 的 爆发式增长，不仅仅是靠国内市场撑起来的，而是全球开发者，尤其是北美、欧洲的程序员，主动放弃 gpt 五卡兹，选择了中国模型。为什么全球开发者会集体倒戈？中国 token 的 核心竞争力是什么呢？ 一是价格屠夫，把 token 当白菜卖。在同等性能下，中国模型的调用成本只有美国的几分之一，跃至暗面 kimi 每百万 token 调用价格约二点八美元，仅为 anthro p cloud 的 九分之一。通一千问 quan 三点五，价格仅为 google gemini 的 十八分之一。对于需要高频调用 api 的 开发者来说，这简直就是白菜价。二是性能不虚，不仅便宜还能打。 事实上，在代码生成、常文本理解、多轮对话、一致性等关键指标上，中国头部模型已逼近甚至局部超越美国顶尖水平。以 deepsea 为例，它采用混合专家架构，在推力时只激活关键参数，大幅降低算力消耗。这种技术让中国模型在同等算力下能生成更多 token， 进一步拉开成本差距。 聊到这一步，可能很多人会把中国 tok 出海逻辑等同于普通且廉价的软件产品出海。但你别忘了， ai 算力的尽头是电力生成一个 tok 看起来轻如鸿毛，是虚拟的，但背后是数据中心。成千上万张 gpu 在 疯狂咆哮，是巨大的电力消耗。而中国有全球最稳的电网、最便宜的绿电。 我们可以算一笔账，国内一度电的工业成本约零点五元人民币，而转化为 tok 后，转手出口能卖到十一元人民币，价值暴涨二十二倍。 这意味着什么？我们不再只是出口电力设备，而是把电力本身封装成数字服务，完成跨境交付。一个美国用户调用中国大模型 a p i 数据跨越太平洋，由中国 gpu 消耗，中国电力完成推理。电力从未出境，但价值已完成出口。这不仅是技术胜利，更是能源优势的变现。

最近很多人都在养龙虾，也就是安装 open core， 不 少人刚上手就被各种大模型的海量 token 消耗给整懵了，甚至有的人一天能用掉几百块钱。那么到底什么是 token 呢？ 其实 token 一 点不悬，就是 ai 处理信息的最小计费单位，相当于给模型加油。 open core 本身是不收费的，它是 ai 代理框架，真正思考的是 gpt、 dips 等大模型。你发的指令对话、历史上传的文件，还有模型返回的内容，都会被拆成 token 计费。 粗略换算，一个 token 约等于一个汉字，一千个 token 约等于七百五十个英文单词。在 open 括号里， token 消耗尤其快，它每次交互都要加载一大堆的配置文件，再加上所有的对话历史上下文和工具返回动辄几十万， token 就 没了。 输入和输出分开算算，多轮对话，复杂任务很容易烧， token 烧的可快了。简单说， token 就是 你用 ai 的 油，钱，用的越猛，花的钱越多。要想少花钱，就得精简配置，控制上下文长度，选高性价比模型。 那么你养龙虾了吗？快来评论区聊聊吧！最后别忘记点个关注呀，你的喜欢才是我更新的动力！

我跟你们说啊，中国的电力正在以一种前所未有的方式出口到全世界，而且它不是通过电缆输送出去的， 它是通过一个你每天都在用的东西。就 ai 对 话里面这个 talk 能想象吗？你知道根据现在全球最大的 ai 聚合平台 open router 单周前十名的模型消耗总 talk 里面中国的模型占了百分之六十一，就前三名全是中国的公司， mini max、 kimi、 智浦的 g r m 五， 还有我们熟悉的 deepsea， 就 这些模型啊，已经把美国的 cloud grog 挤出了前三。就一年前大家还在讨论能不能追上 open a， 现在数据已经给出答案，当然了，我们也要客观看待啊，就这个 open router， 它统计的只是公寓的这些，其实就是我看了另外一篇报告，它统计的这个数据其实只占全球总的消耗量的很小一部分。 其实你美国很多公司，他们是在思域里面调用这个托管，这个没有计算在内啊，但不管怎么说，这其实是一个趋势啊。 但是你想一下这个电力它是怎么通过这个 token 出海的？你想象一下，比如说在加州啊，或者在佛罗里达任何一个美国的地方，一个程序员，他 调用了中国的一个大模型来帮他写代码，帮他去计算。哎，这个模型它消耗的这个 gpu 和电力其实是在咱们国内完成的，对不对？那你其实它没有离开咱们中国的电网， 那其实他通过这个电力转换成了一个算力的服务，通过托肯完成了这个跨境支付，其实说白了是数字时代的一种服务贸易。 而且更巧的是，这种通过 api 进行的电子传输，它受 wto 的 电子传输关税豁免规则保护，嘿嘿，这意味着这是一条数字的免税高速公路。我们把视野拉大一点，你会发现，托肯出海在中国四十年的出口史上，其实具有里程碑的意义。 八二年代，我们出口的是衬衫、鞋子。到两千年时代，出口电子家电。到了二零一零年，智能手机走上了全球。到了二零二零年，我们出口的是什么？是新能源汽车。每一次升级，其实产品的附加值都在提升，但你卖的始终是实实体的货物，对不对？ 直到了这个托肯出海啊，是这条升级链的终极形态。我们出口的其实已经不是在任何实体了，而是纯粹的智力和算力。 这个其实有点像美国了，美国他们其实一直以来出口的都是高精尖的这些软件啊，包括微软的这些 office 啊，这些 windows 啊，对不对？还有苹果的这些软件。那到了今天，其实我们的软件在以 talk 的 形式在出口， 你可能会问，凭什么是咱们呀？这模型的技术，其实中美现在也差不多，甚至我们其实还落后一点，但其实真正的胜负手啊，藏在最底层的电力。二零二五年呢，我们的全国用电量首次突破十万亿千瓦时， 我们的体量超过美国的两倍。更重要的是，我们通过东数西算的战略，把数据中心建在了内蒙啊，贵州啊，等可再生能源丰富的地区，那里的电价可以低到每度两毛钱左右，这就是一个巨大的一个优势了。而你知道现在美国的电力有多紧张吗？ 连这些谷歌啊， ams 这些巨头都开始涨价了，因为 ai 推理的本质就是烧电换智能，谁的电又便宜又更低，天然的竞争力就更强。 而今天我们已经建立了一个结构性的优势，除了电力便宜呢。其实中国的模型啊，其实在性能上面已经具备了极大的性价比和强大的开源生态了，这也是我们能够出口 token 的 一个核心原因。 有数据显示啊，一些我们顶尖的模型的输入成本可能只有同类的国外产品的十六分之一，这还不是牺牲性能换来的便宜，而是在工程效率上做到的极致。也就是说，你花更少的钱就能买到接近顶级性能的模型体验，你谁会拒绝呢？对不对？ 在哈根廷、 face 等开源平台上，中国模型的下载量已经超过了美国。当一些国外的公司在收缩他们的开源的时候，我们的 deepsea 啊， mini max 等却在持续的开源高速迭代，把全球开发者生态紧紧地握在手里。 总之呢，中国的 ai tok 出海啊，表面上是模型技术的竞争，中层是算力服务的贸易，底层则是电力体系的比拼，它也标志着我们从出口实体产品升级到出口电力、出口智能的一个阶段。